Avis et détails du produit de Spark

Tout était très parfait. C'était une excellente expérience dans l'ensemble. Toutes les choses étaient correctement en place. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien de tel. Tout était parfait. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Spark est un excellent outil avec lequel travailler. Je l'ai utilisé pour surveiller mes systèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien pour l'instant. Travailler davantage et fournir de grands revers. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cadres open source axés sur les requêtes interactives Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Spark n'a pas de système de gestion de fichiers propre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Jeu de données distribué résilient le rend immuable et tolérant aux pannes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Spark n'a pas son propre gestionnaire de fichiers. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Earlier we were using mapreduce and just shifted to spark. It's in memory processing makes it super fast.It's data frame API and also spark streaming is best part of spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

There is no such thing to dislike about spark. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile à utiliser, peut prendre en charge plusieurs bibliothèques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, les étincelles se propagent lentement, problème de petit fichier. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Spark is one of the useful tools for cloud architecture. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Spark is not a lot user friendly and needs proficiency to use Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Spark aide au traitement des Big Data. Avec ses calculs en mémoire et diverses autres optimisations, il rend le traitement des Big Data beaucoup plus rapide que le système Big Data Hadoop traditionnel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La configuration de Spark est compliquée et obtenir la configuration optimisée du cluster Spark peut être difficile à réaliser correctement. De plus, en raison des calculs en mémoire, il peut y avoir des erreurs de mémoire insuffisante. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos de cela est qu'il prend en charge les concepts de partitionnement ainsi que de segmentation. Et nous pouvons également utiliser l'indexation. La meilleure utilisation de Spark SQL pour implémenter MapReduce pour récupérer les données, les bibliothèques qu'il fournit pour le programme MapReduce sont très faciles à utiliser et à écrire la requête. Un nouvel apprenant peut également apprendre Spark Core et Spark SQL dès le début si le développeur connaît les bases de SQL. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le temps nécessaire pour l'exécution d'une requête. Bien que nous puissions utiliser l'indexation, cela prend encore beaucoup de temps pour récupérer les résultats dans la base de données, ce qui n'est pas adapté à un type d'analyse de données plus avancé ou pour une grande quantité de données, nous ne pouvons pas préférer Spark SQL. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus, c'est son traitement en mémoire et ses riches bibliothèques API. Nous pouvons coder en Python, Scala, R, Java et surtout en SQL. Il suit une évaluation paresseuse qui ne se déclenche que lorsque nous exécutons des actions. Il nous permet de faire de la mise en cache, de la persistance, du partitionnement, de la diffusion et bien d'autres choses qui optimisent la performance. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien Spark est à son meilleur. Je ne vois aucun inconvénient. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.